df3 = df[df['height']>160] df4 = df3[df3['height']<170] df5 = df4[df4['gender']==1] df5.shape[0]用另一种方式改写该代码

可以使用链式编程的方式将上述代码简化为一行：

df5 = df[(df['height']>160) & (df['height']<170) & (df['gender']==1)].shape[0]

这行代码的作用与之前的代码相同，首先从原始数据框df中选择出身高在160cm到170cm之间的数据，然后再在这个数据框中选择出性别为1的数据，并使用 shape[0] 输出符合条件的样本数量。其中，& 符号表示逻辑与运算，即所有条件都需要同时满足。

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df3 = df[df['height']>160] df4 = df3[df3['height']<170] df5 = df4[df4['gender']==1] df5.shape[0]

根据代码，这段程序的作用是从一个数据框中选择出身高在160cm到170cm之间且性别为1的样本，并输出符合条件的样本数量。其中，df是原始数据框，df3是选择出身高大于160cm的数据框，df4是在df3的基础上选择出身高小于170cm的数据框，df5是在df4的基础上选择出性别为1的数据框。最后，使用df5.shape[0]输出符合条件的样本数量。

优化代码df1=df[df.name=='Ben'] df2=df[df.name=='Elizabeth'] df3=df[df.name=='John'] df4=df[df.name=='Smith'] df5=df[df.name=='Sherly']

可以使用 Pandas 中的 `groupby` 函数来实现这个操作，代码如下：

grouped = df.groupby('name')
df1 = grouped.get_group('Ben')
df2 = grouped.get_group('Elizabeth')
df3 = grouped.get_group('John')
df4 = grouped.get_group('Smith')
df5 = grouped.get_group('Sherly')

这样就可以将原来的 5 行代码简化为 3 行。同时，如果需要处理更多不同姓名的数据，也可以很方便地加入到 `grouped` 中。